Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Financial Cryptography and Data Security: 29th International Conference, FC 2025, Miyakojima, Japan, April 14-18, 2025, Revised Selected Papers, Part I

  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 86,44 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

The two-volume set LNCS 15751 + 15752 constitutes revised selected papers from the 29th International Conference on Financial Cryptography and Data Security, FC 2025, which took place in Miyakojima, Japan, during April 1418, 2025.



The 42 full papers, 3 short papers and 1 Systematization of Knowledge paper included in the proceedings were carefully reviewed and selected from 300 submissions. They were organized in topical sections as follows:



Part I; Layer 2; DeFi; zero-knowledge and its applications; modeling Bitcoin and incentives; efficient blockchains; broadcast; encryption and its applications; 



Part II: MEV; consensus; proof-of-X and rewards; signatures and threshold cryptography; machine learning.